Aide à la modélisation et au traitement de données massives : proposition d'un guide méthodologique

Support for the modeling and processing of Big Data : proposal for a methodological guide

• Auteur / Autrice : Maximilien Dossa
• Direction : Corinne Ivarnez Janicot, Gilles Ducharme
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de gestion
• Date : Soutenance le 18/12/2019
• Etablissement(s) : Montpellier
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Economie Gestion de Montpellier (2015-.... ; Montpellier)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Montpellier Research in Management
• Jury : Président / Présidente : Régis Meissonier
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Corinne Ivarnez Janicot, Gilles Ducharme, Régis Meissonier, Christophe Benavent, Marc Bidan
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Christophe Benavent, Marc Bidan

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes d'aide à la décision

Apprentissage automatique

Données massives

Mots clés libres

Big Data

Business Intelligence and Analytics

Data Science

Machine Learning

Artefact

Design Science Méthodologie Recherche

Big Data

Business Intelligence and Analytics

Data Science

Regression

Artifact

Design Science Research Methodology

Résumé

Le monde des entreprises a connu par le phénomène du Big Data un bouleversement extraordinaire. Véritable Big Bang technologique, le Big Data a ouvert des perspectives formidables en matière de développement par le biais du traitement et de l’analyse des données qu’il génère. Dans l’absolu, le potentiel que contient le Big Data est un élément majeur en matière de compétitivité mais il apparait cependant aujourd’hui que la maîtrise de ce potentiel est fortement compromise ou freinée par une somme de problématiques liées à l’ampleur du phénomène ; les méthodologies traditionnelles s’essoufflent et se montrent de moins en moins performantes. Cette recherche propose d’apporter une contribution susceptible de faciliter le passage entre une analyse classique et une analyse novatrice en environnement Big Data. En suivant la méthodologie de la Science du Design, nous proposons de créer un artefact, sous forme de guide méthodologique, composé d’un ensemble de solutions de machine learning empruntées aux Data Science, mis à disposition des entreprises pour aider à l’accès, à la compréhension, à l’utilisation et à l’analyse des données massives.

.The world of corporations was revolutionized under the impact of the Big Data phenomenon. Truly a technological Big Bang, Big Data opened many doors towards research and development because of the analysis and treatment it requires. Big Data has always been recognized with a highly competitive potential, however today it appears that there is trouble in controlling this potential. The reason is a number of problems arising linked to size of the revolution; traditional methods are starting to be obsolete and are less effective. This research aims at proposing a contribution to making the transition easier between a classical analysis and innovative analysis. Following the methodology of the Science of Design, we propose creating an artifact that takes form in a methodological guide. It will be composed of a set of machine learning solutions that take root in data science. They will be made available to companies to help the access, the comprehension, and the usage of Big Data.